[发明专利]一种基于深度学习模型的布局偏好预测方法在审
| 申请号： | 202211212657.5 | 申请日： | 2022-09-30 |
| 公开（公告）号： | CN115544239A | 公开（公告）日： | 2022-12-30 |
| 发明（设计）人： | 吴向阳;刘小芝;金征雷 | 申请（专利权）人： | 杭州电子科技大学;杭州瑞成信息技术有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/335 | 分类号： | G06F16/335;G06N3/04 |
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| 地址： | 310018 浙江省杭州*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 人类偏爱于哪种布局算法生成的布局，其影响因素不仅包括人类的视觉感知和认知系统的复杂性，同时也包含图拓扑结构的多样性。为了系统地分析人类对布局的偏好，本发明公开了一种基于图神经网络的布局偏好预测方法，采用深度学习方案，以一对图布局的节点坐标作为输入，预测人类对输入对布局的偏好，其过程主要分为特征提取阶段和预测阶段。在特征提取阶段，使用局部特征网络提取各个节点的邻域信息，利用多层的卷积和池化操作分析布局的拓扑结构和节点信息，获得布局的全局特征；考虑布局中边特征的重要性，本发明还通过边特征网络在卷积过程中融合边的信息；在预测阶段中，本发明通过拼接前述两个网络所输出的全局特征向量，并输入到Siames网络分析两个向量间的差异，从而预测布局的偏好。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 模型 布局 偏好 预测 方法 | ||
【主权项】：
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